كيف يجلب الذكاء الاصطناعي قوى خارقة جديدة لأجهزة الكمبيوتر العملاقة
تستطيع أسرع وأقوى أجهزة الكمبيوتر العملاقة في العالم القيام بالعديد من الأشياء، ولكن عالم الحوسبة عالية الأداء (HPC) يعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي (AI).
في المؤتمر الدولي للحوسبة الفائقة (ISC) 2022، الذي استمر من 29 مايو إلى 2 يونيو في هامبورغ، ألمانيا، أعلن البائعون عن أنظمة جديدة للأجهزة والبرامج لأسرع أجهزة الكمبيوتر العملاقة في العالم.
من بين الإعلانات الكبيرة، كشفت AMD أن السيليكون الخاص بها يعمل الآن على تشغيل أقوى كمبيوتر عملاق على الإطلاق مع نظام Frontier، والذي تقوم شركة Hewlett Packard Enterprise ببنائه وسيتم نشره في مختبر أوك ريدج الوطني في ولاية تينيسي.
حتى لا يتم التفوق عليها، أعلنت إنتل عن جهودها في مجال السيليكون التي ستمكّن أنظمة HPC المستقبلية، بما في ذلك Sapphire Rapids CPU وتقنيات Rialto Bridge GPU القادمة.
استخدمت Nvidia ISC 2022 كمكان للإعلان عن أن رقاقة Grace Hopper الفائقة ستعمل على تشغيل كمبيوتر Venado العملاق في مختبر لوس ألاموس الوطني.
قامت Nvidia أيضًا بتفصيل دراسات حالة متعددة حول كيفية استخدام ابتكاراتها في HPC للمساعدة في تمكين الذكاء الاصطناعي من أجل الاندماج النووي وأبحاث صحة الدماغ. HPC ليس فقط حول أسرع الحواسيب العملاقة في العالم.
أعلن بائع Linux Red Hat أنه يعمل مع وزارة الطاقة الأمريكية للمساعدة في سد الفجوة بين البيئات السحابية وHPC.
من حيث تقاطع HPC والذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي (AI / ML)، فمن المحتمل أن يستمر مؤتمر ISC في تسليط الضوء عليه لسنوات قادمة.
صرح جون شالف، رئيس برنامج مركز الدراسات الدولي لـ VentureBeat، قائلاً: “من الواضح أن AI / ML ستستمر في لعب دور موسع في HPC، ولكن ليس كل الذكاء الاصطناعي / ML هو HPC أو حتى HPC ذي صلة”.
“تطبيقات وتطبيقات ML التي تؤثر بشكل مباشر على تطبيقات العلوم والهندسة في كل من الصناعة والأوساط الأكاديمية. “
ترى إنتل دورًا متزايدًا لأعباء العمل HPC وAI
بالنسبة لشركة Intel، يعتبر التقاطع بين HPC وAI واضحًا نسبيًا.
أوضح أنيل ناندوري، نائب الرئيس للاستراتيجيات ومبادرات السوق في Intel’s Super Computer Group، لـ VentureBeat أن أعباء عمل HPC متطلبة بشكل فريد، وتتطلب مجموعات قوية من قوة الحوسبة وتستخدم عادةً للحوسبة العلمية.
أضاف أن معظم أفضل 500 جهاز كمبيوتر فائق هي أمثلة رائعة للتطبيقات عالية الأداء حيث يبحث المجتمع العلمي عن اكتشافات أدوية جديدة وعلوم المواد، ويدير نماذج تغير المناخ، ومحاكاة للتصنيع، ونماذج ديناميكية معقدة للسوائل والمزيد.
قال ناندوري: “تمامًا مثل أعباء العمل التقليدية من HPC، أصبحت أعباء العمل AI / ML معقدة بشكل متزايد مع متطلبات حوسبة أكبر”.
“هناك نماذج ذكاء اصطناعي واسعة النطاق تعمل على البنى التحتية لمراكز البيانات والتي تحتاج إلى أداء حوسبي مشابه مثل بعض مجموعات HPC الرائدة.”
يرى ناندوري استمرار الطلب والإمكانات للذكاء الاصطناعي المدعوم من HPC لأنه يمكن أن يساعد في تحسين الأداء وزيادة الإنتاجية.
وأضاف ناندوري: “نظرًا لتوسيع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي مع مجموعات البيانات الضخمة التي تتطلب تحليلًا على مستوى HPC، سنرى المزيد من الذكاء الاصطناعي في HPC، والمزيد من متطلبات الحوسبة HPC في الذكاء الاصطناعي”.
كيف يجعل الذكاء الاصطناعي HPC أكثر قوة
كان أحد أهم الإعلانات في ISC الأسبوع الماضي هو الكشف عن نظام Frontier، الذي توج بأنه أسرع كمبيوتر عملاق في العالم.
وفقًا ليان فيشر، المبشر العالمي للتقنيات الناشئة في Red Hat، فإن تطبيق AI / ML سوف يأخذ القوة الحاسوبية للحواسيب العملاقة إلى مستوى جديد تمامًا.
على سبيل المثال، المقياس المعياري الأساسي المستخدم في قائمة أفضل 500 كمبيوتر عملاق هو FLOPS (عمليات النقطة العائمة في الثانية).
أوضح فيشر أن FLOPS مصمم للتعبير عن قدرات أي كمبيوتر عملاق لإجراء حسابات النقطة العائمة بدقة عالية جدًا. تستغرق هذه الحسابات المعقدة وقتًا وكثيرًا من قوة المعالجة لإكمالها.
قال فيشر لموقع VentureBeat: “في المقابل، يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحقيق نتائج أسرع بكثير من خلال إجراء العمليات الحسابية باستخدام دقة أقل ثم تقييم النتيجة لتضييق نطاق الإجابة بدرجة عالية من الدقة”.
“أظهر نظام Frontier، باستخدام معيار HPL-AI ، قدرات على أداء أكثر من ستة أضعاف العمليات الحسابية التي تركز على الذكاء الاصطناعي في الثانية مقارنة بحسابات الفاصلة العائمة التقليدية، مما يوسع بشكل كبير القدرات الحسابية لهذا النظام.”
من أجهزة الكمبيوتر العملاقة HPC إلى التحسينات على مستوى المؤسسات في الذكاء الاصطناعي
تعمل HPC على تشغيل الأنظمة الكبيرة، ولكن ما هو تأثير ابتكارات الذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر العملاقة على مستخدمي المؤسسات؟ وأشار فيشر إلى أن الشركات تتبنى الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لأنها تمر بالتحول الرقمي.
الأمر الأكثر إثارة للاهتمام في رأيه هو أنه بمجرد أن تكتشف الشركات كيفية النشر والاستفادة من الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة، يبدأ الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في الارتفاع.
يقود هذا الطلب المرحلة التالية من التبني – القدرة على التوسع.
قال فيشر: “هذا هو المكان الذي كان HPC فيه تاريخيًا متقدمًا على الحزمة، حيث قسم المشكلات الكبيرة إلى أجزاء أصغر وتشغيلها بالتوازي أو ببساطة بطريقة أكثر مثالية”.
من ناحية أخرى، علق فيشر على أنه في مساحة HPC، فإن استخدام الحاويات ليس شائعًا وإذا كانت موجودة، فهي ليست حاويات التطبيقات التقليدية التي نراها في عمليات نشر المؤسسة والسحابة.
هذا هو أحد أسباب تعاون Red Hat مع مختبرات وزارة الطاقة الوطنية، حيث تتطلع فرق البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات لديهم إلى دعم علماءهم بشكل أفضل بأدوات البنية التحتية الحديثة.
في Intel، قال ناندوري إنه يرى طلبًا متزايدًا على تسريع الحوسبة عبر حوسبة الأغراض العامة وأعباء العمل HPC وAI.
أشار ناندوري إلى أن شركة إنتل تخطط لتقديم مجموعة متنوعة من الهندسة المعمارية غير المتجانسة المقترنة بالبرامج والأنظمة.
قال ناندوري: “ستسمح لنا هذه البنى والبرامج والأنظمة بتحسين الأداء بأوامر من حيث الحجم، مع تقليل متطلبات الطاقة عبر HPC وأعباء عمل AI / ML للأغراض العامة”.
“يكمن جمال الانفجار الكمبري في الذكاء الاصطناعي في أن جميع الابتكارات المدفوعة بالحاجة إلى حوسبة قابلة للتطوير ستمكن المؤسسات من القفز إلى الأمام دون الحاجة إلى الاستثمار في دورات بحث طويلة.”
المصدر: venturebeat
شاهد ايضا:
